日立集团 (TSE: 6501) 旗下提供数字基础架构、数据管理与分析及数字解决方案的子公司Hitachi Vantara宣布,基于Gartner对日立虚拟存储平台Hitachi Virtual Storage Platform (VSP) 产品组合的评估表现,Hitachi Vantara连续第三年在Gartner《全球主存储魔力象限》 (2021 Gartner Magic Quadrant for Primary Storage) 报告中荣膺“领导者”称号。
此次评估的产品包括高性能企业级存储日立VSP 5000系列。该产品在同期发布的《2021 Gartner主存储关键能力》报告中,在OLTP和应用整合场景中排名第一,在服务器虚拟化和VDI场景中排名第二,在容器和云端IT运营用例中排名第三;Gartner将这些成绩归因于VSP 5000系列在性能、可管理性和弹性方面的突出优势。
无论是高端还是中端系列产品,Hitachi Vantara的VSP系统均共享通用的软件架构和操作系统,旨在为客户提供简化和统一的存储管理和数据保护体验。该系统与日立独有的Ops Center中的集中式人工智能 (AI) 软件工具相结合,能够在保证Hitachi Vantara标志性的100%数据可用性承诺的基础上,提高IT运营效率,同时降低管理和支持成本。同时,日立的EverFlex即服务产品为存储容量和数据保护提供灵活的消费模式,为本地部署环境带来类似云的敏捷性。
Hitachi Vantara数字基础架构总裁Mark Ablett表示:“Hitachi Vantara十分荣幸能够连续获得Gartner《全球主存储魔力象限》‘领导者’称号,这是对我们持续投入以帮助客户实现数据驱动战略的嘉奖。通过客户与Hitachi Vantara的合作,我们一流的存储解决方案得以继续突破创新,无论是企业级存储VSP 5000系列还是中端存储VSP E系列。同时,凭借AI驱动的日立Ops Center提供的简化管理和高性能特性,以数据驱动为主的企业组织可以专注于提供真正的业务价值,而非仅仅保持现状。”
获取Gartner《2021全球主存储魔力象限》报告全文,请访问:https://www.hitachivantara.com/go/2021-gartner-magic-quadrant-for-primary-storage.html
好文章,需要你的鼓励
zip2zip是一项创新技术,通过引入动态自适应词汇表,让大语言模型在推理时能够自动组合常用词组,显著提高处理效率。由EPFL等机构研究团队开发的这一方法,基于LZW压缩算法,允许模型即时创建和使用"超级tokens",将输入和输出序列长度减少20-60%,大幅提升推理速度。实验表明,现有模型只需10个GPU小时的微调即可适配此框架,在保持基本性能的同时显著降低计算成本和响应时间,特别适用于专业领域和多语言场景。
这项研究创新性地利用大语言模型(LLM)代替人类标注者,创建了PARADEHATE数据集,用于仇恨言论的无毒化转换。研究团队首先验证LLM在无毒化任务中表现可与人类媲美,随后构建了包含8000多对仇恨/非仇恨文本的平行数据集。评估显示,在PARADEHATE上微调的模型如BART在风格准确性、内容保留和流畅性方面表现优异,证明LLM生成的数据可作为人工标注的高效替代方案,为创建更安全、更具包容性的在线环境提供了新途径。
这项研究由中国科学技术大学的研究团队提出了Pro3D-Editor,一种新型3D编辑框架,通过"渐进式视角"范式解决了现有3D编辑方法中的视角不一致问题。传统方法要么随机选择视角迭代编辑,要么同时编辑多个固定视角,都忽视了不同编辑任务对应不同的"编辑显著性视角"。Pro3D-Editor包含三个核心模块:主视角采样器自动选择最适合编辑的视角,关键视角渲染器通过创新的MoVE-LoRA技术将编辑信息传递到其他视角,全视角精修器修复并优化最终3D模型。实验证明该方法在编辑质量和准确性方面显著优于现有技术。
这项研究提出了ComposeAnything,一个无需重新训练的框架,可显著提升AI图像生成模型处理复杂空间关系的能力。该技术由INRIA、巴黎高师和CNRS的研究团队开发,通过三个创新步骤工作:首先利用大型语言模型创建包含深度信息的2.5D语义布局,然后生成粗略的场景合成图作为先验指导,最后通过物体先验强化和空间控制去噪引导扩散过程。在T2I-CompBench和NSR-1K基准测试中,该方法远超现有技术,特别是在处理复杂空间关系和多物体场景时表现卓越,为AI辅助创意设计开辟新可能。